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Ser capaz de suportar ventos com força de furacão é a chave para uma vida longa para muitos edifícios na costa leste e na costa do Golfo dos EUA. solução.
Equipados com 100 anos de dados de furacões e técnicas modernas de IA, pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) desenvolveram um novo método de simulação digital de furacões. Os resultados de um estudo publicado hoje na Inteligência Artificial para os Sistemas Terrestres demonstram que as simulações podem representar com precisão a trajetória e as velocidades do vento de uma coleção de tempestades reais. Os autores sugerem que a simulação de vários furacões realistas com a nova abordagem pode ajudar a desenvolver diretrizes aprimoradas para o projeto de edifícios em regiões propensas a furacões.
As leis estaduais e locais que regulam o projeto e a construção de edifícios – mais comumente conhecidas como códigos de construção – apontam os designers para mapas padronizados. Nesses mapas, os engenheiros podem encontrar o nível de vento que sua estrutura deve suportar com base em sua localização e sua importância relativa (ou seja, a barra é mais alta para um hospital do que para uma instalação de auto-armazenamento). As velocidades do vento nos mapas são derivadas de dezenas de furacões hipotéticos simulados por modelos de computador, que são baseados em registros de furacões da vida real.
“Imagine que você tem uma segunda Terra, ou mil Terras, onde você pode observar furacões por 100 anos e ver onde eles atingem a costa, quão intensos eles são. Essas tempestades simuladas, se se comportarem como furacões reais, podem ser usadas para criar os dados nos mapas quase diretamente”, disse o estatístico matemático do NIST, Adam Pintar, coautor do estudo.
Os pesquisadores que desenvolveram os mapas mais recentes o fizeram simulando o complexo funcionamento interno dos furacões, que são influenciados por parâmetros físicos como as temperaturas da superfície do mar e a rugosidade da superfície da Terra. No entanto, os dados necessários sobre esses fatores específicos nem sempre estão prontamente disponíveis.
Mais de uma década depois, avanços em ferramentas baseadas em IA e anos de registros adicionais de furacões possibilitaram uma abordagem sem precedentes, que pode resultar em mapas de ventos de furacões mais realistas no futuro.
O pesquisador de pós-doutorado do NIST Rikhi Bose, juntamente com Pintar e o companheiro do NIST Emil Simiu, usaram essas novas técnicas e recursos para abordar a questão de um ângulo diferente. Em vez de fazer com que seu modelo construa matematicamente uma tempestade a partir do zero, os autores do novo estudo o ensinaram a imitar dados reais de furacões com aprendizado de máquina, disse Pintar.
Estudar para um exame de física olhando apenas para as perguntas e respostas de tarefas anteriores pode não favorecer o aluno, mas para técnicas poderosas baseadas em IA, esse tipo de abordagem pode valer a pena.
Com informações de qualidade suficientes para estudar, os algoritmos de aprendizado de máquina podem construir modelos com base em padrões que descobrem em conjuntos de dados que outros métodos podem perder. Esses modelos podem simular comportamentos específicos, como a força do vento e o movimento de um furacão.
Na nova pesquisa, o material de estudo veio na forma do Banco de Dados de Furacões do Atlântico do National Hurricane Center (HURDAT2), que contém informações sobre furacões que remontam a mais de 100 anos, como as coordenadas de seus caminhos e velocidades do vento.
Os pesquisadores dividiram os dados de mais de 1.500 tempestades em conjuntos para treinar e testar seu modelo. Quando desafiado a simular simultaneamente a trajetória e o vento de tempestades históricas que não havia visto antes, o modelo teve uma pontuação alta.
“Ele funciona muito bem. Dependendo de onde você está olhando ao longo da costa, seria muito difícil identificar um furacão simulado de um real, honestamente”, disse Pintar.
Eles também usaram o modelo para gerar conjuntos de 100 anos de tempestades hipotéticas. Produziu as simulações em questão de segundos, e os autores viram um grande grau de sobreposição com o comportamento geral das tempestades HURDAT2, sugerindo que seu modelo poderia produzir rapidamente coleções de tempestades realistas.
No entanto, houve algumas discrepâncias, como nos estados costeiros do Nordeste. Nessas regiões, os dados do HURDAT2 eram escassos e, portanto, o modelo gerava tempestades menos realistas.
“Os furacões não são tão frequentes em, digamos, Boston como em Miami, por exemplo. Quanto menos dados você tiver, maior será a incerteza de suas previsões”, disse Simiu.
Como próximo passo, a equipe planeja usar furacões simulados para desenvolver mapas costeiros de velocidades extremas de vento, bem como quantificar a incerteza nessas velocidades estimadas.
Como a compreensão do modelo sobre tempestades é limitada a dados históricos por enquanto, ele não pode simular os efeitos que as mudanças climáticas terão nas tempestades do futuro. A abordagem tradicional de simulação de tempestades desde o início é mais adequada para essa tarefa. No entanto, a curto prazo, os autores estão confiantes de que os mapas de vento baseados em seu modelo – que é menos dependente de parâmetros físicos indescritíveis do que outros modelos – refletiriam melhor a realidade.
Nos próximos anos, eles pretendem produzir e propor novos mapas para inclusão em normas e códigos de construção.
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